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本文介绍了基于LSTM的文本情感分类方法。情感分类任务通过LSTM网络捕捉文本上下文依赖关系，将文本映射到预设情感类别（积极/消极/中性）。标准流程包括：1）数据预处理（分词、清洗）；2）文本表示（词向量转换）；3）构建LSTM模型（含Embedding层）；4）训练优化（交叉熵损失函数+Adam优化器）；5）评估预测。文章提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型构建、训练评估和预

声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。1、基于滑动窗口的目标检测算法首先固定一个于滑动窗口区域，然后将滑动窗口在图像上按照指定步长进行滑动，对于每一次的滑动得到区域进行预测，判断该区域中存在目标的概率。调整滑动窗口的大小、滑动步长，继续以同样的方式滑动，预测。滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，因为你在图片中剪切出太小方块，卷积网络要一个个地处理。如果你选用的

验证环境：ubuntu18.04+Qt5.14验证内容：导出类，导出函数带参数/不带参数的函数。1、建立并生成动态链接库1、打开QtCreator，新建工程，我们选择Library，C++库，然后就是choose。2、然后在弹出的C++库对话框我们默认类型共享库，名称为MyDll。然后，一直下一步，直到点击完成。3、生成的代码结构MyDll.proQT-= gui # 不需要界面TARGET =

为什么要转qt工程配置：方便调试，工程集成。1、qmake生成qt工程参考文章：makefile与.pro转换。qmake -project工程目录下生成deepstream-test1.pro文件，打开：TEMPLATE = appTARGET = deepstream-test1INCLUDEPATH += .DEFINES += QT_DEPRECATED_WARNINGSSOURCES +

使用pytoch1.10训练时，报错：RuntimeError: Expected a ‘cuda‘ device type for generator but found ‘cpu‘。将torch.set_default_tensor_type(‘torch.FloatTensor’)改为：torch.set_default_tensor_type(‘torch.cuda.FloatTensor

实战教程，持续更新中。

1、总线(Bus)总线是一个简单的系统，它采用自己的线程机制将一个管道线程的消息分发到一个应用程序当中。总线的优势是：当使用 GStreamer 的时候，应用程序不需要线程识别，即便 GStreamer 已经被加载了多个线程。每一个管道默认包含一个总线，所以应用程序不需要再创建总线。应用程序只需要在总线上设置一个类似于对象的信号处理器的消息处理器。当主循环运行的时候，总线将会轮询这个消息处理器是否

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